Agentic RAG

Agentic RAG integrerar intelligenta agenter i traditionella RAG-system för att förbättra informationshämtning genom autonom frågeanalys och strategiskt beslutsfattande. Det används för realtidsanpassade svarsprocesser, automatiserat stöd och intern kunskapshantering.

Vad är Agentic RAG?

Agentic Retrieval-Augmented Generation (RAG) är ett avancerat AI-ramverk som integrerar intelligenta agenter i det traditionella RAG-systemet. Traditionell RAG kombinerar stora språkmodeller (LLM) med externa kunskapskällor för att höja svarens noggrannhet genom att ge ytterligare kontext till LLM:en. Agentic RAG bygger vidare på denna grund genom att möjliggöra att AI-agenter självständigt analyserar förfrågningar, fattar strategiska beslut och utför flerstegsresonemang. Detta tillvägagångssätt gör det möjligt för systemen att hantera komplexa uppgifter över olika datamängder och ger ett dynamiskt och flexibelt angreppssätt på informationshämtning.

Agenten använder Document Retriever och avgör om dokumentet är relevant för den givna frågan

Hur används Agentic RAG?

Agentic RAG används främst för att förbättra effektiviteten och noggrannheten vid komplexa informationshämtningar. Genom att använda AI-agenter går det utöver statiska, regelbaserade system och inför intelligenta, adaptiva ramverk som kan planera och genomföra uppgifter i realtid. Dessa agenter kan utnyttja flera datakällor, externa verktyg och API:er för att hämta, utvärdera och syntetisera information, vilket ger mer heltäckande och kontextmedvetna svar.

Användningsområden

Realtidsanpassade svarsprocesser

Agentic RAG säkerställer att både anställda och kunder får korrekt information snabbt, vilket höjer produktiviteten genom effektiv datahantering.

Automatiserade stödsystem

Genom att ge snabba och exakta svar på frågor minskar agentic RAG arbetsbelastningen på mänskliga agenter, vilket leder till förbättrad effektivitet och svarstid.

Intern kunskapshantering

Agentic RAG förenklar åtkomsten till viktig information inom organisationer och hjälper anställda att fatta välgrundade beslut snabbt och effektivt.

Forskning och innovationsstöd

Systemet hjälper till att syntetisera och presentera relevant data för strategiska initiativ, vilket stödjer innovations- och forskningsinsatser.

Viktiga egenskaper hos Agentic RAG

• Adaptivt resonemang: Använder en reasoner för att tolka användarens avsikt, utveckla strategiska planer för informationshämtning och utvärdera datakällors tillförlitlighet.
• Samarbetande agentnätverk: Fungerar som ett nätverk av specialiserade agenter, där varje är skicklig på att hantera omfattande och varierad data.
• Dynamisk planering och genomförande: Klarar realtidsplanering och optimering av frågeprocesser, vilket möjliggör effektivare hantering av komplexa frågor.
• Intelligent kvalitetskontroll: Agenter hämtar inte bara data utan utvärderar och verifierar även informationen för att säkerställa exakta och tillförlitliga resultat.
• Integration av externa verktyg: Gör det möjligt för agenter att använda en mängd externa verktyg och resurser, vilket stärker informationsinhämtningen och bearbetningsförmågan.

Implementeringsstrategier

Språkmodeller med funktionsanrop

Agentic RAG-system kan byggas med språkmodeller som har stöd för funktionsanrop. Detta tillvägagångssätt gör att modellerna kan interagera med fördefinierade verktyg, få tillgång till och citera webbresurser, köra kod med mera.

Agentramverk

Ramverk som FlowHunt, DSPy, LangChain och CrewAI tillhandahåller färdiga mallar och verktyg för att förenkla skapandet av agentic RAG-system. Dessa ramverk underlättar integrationen av multi-agent-system och externa resurser, vilket förbättrar systemets anpassningsbarhet och effektivitet.

Prompt för dokumentgradering

Vi behöver ge agenten ett verktyg som kan gradera dokumentet som hittats i de indexerade dokumenten. Här är ett exempel på prompt för att klassificera det funna dokumentet och avgöra om dokumentet besvarar användarens fråga. Baserat på detta beslut kan agenten skriva om sin sökprompt och söka igen.

Du är en granskare som bedömer relevansen av ett hämtat dokument till en användarfråga.
---
Hämtat dokument:
{context}
---

Användarens fråga: {question}
---

Om dokumentet innehåller nyckelord eller semantisk innebörd relaterad till användarens fråga, bedöm det som relevant.
Ge en binär poäng 'yes' eller 'no' för att indikera om dokumentet är relevant för frågan.

Framtida trender

Agentic RAG fortsätter att utvecklas i takt med framsteg inom AI-teknik. Trender inkluderar multimodal hämtning, tvärspråkliga funktioner och förbättrad naturlig språkbehandling som bygger broar mellan människa och dator. Upptäck dess nyckelkomponenter, funktion och tillämpningar redan idag! Dessa utvecklingar lovar att utöka användningsområdet och effektiviteten för agentic RAG-system i olika branscher.

Sammanfattningsvis representerar agentic RAG ett stort steg framåt inom AI-driven informationshämtning, och erbjuder ett sofistikerat tillvägagångssätt för hantering av komplexa frågor och förbättring av beslutsfattande. Dess förmåga att anpassa sig, resonera och utnyttja extern kunskap gör det till ett kraftfullt verktyg för organisationer som hanterar stora och dynamiska informationsmiljöer.

Anmärkningsvärda arbeten om Agentic RAG

1. RAG-DDR: Optimizing Retrieval-Augmented Generation Using Differentiable Data Rewards
   Publicerad: 2024-10-17
   Denna artikel diskuterar optimering av Retrieval-Augmented Generation (RAG)-system för att minska hallucinationer i stora språkmodeller (LLM) genom att använda en Differentiable Data Rewards (DDR)-metod. Studien belyser begränsningarna i traditionella metoder för övervakad finjustering (SFT) som kan göra att RAG-moduler övertränas och förbiser varierande datapreferenser bland agenter. DDR-metoden förbättrar RAG-system genom att anpassa datapreferenser och optimera agenter för att producera bättre resultat, vilket i slutändan förbättrar prestandan för RAG-systemet. Experimenten visar DDR:s betydande effektivitet jämfört med SFT, särskilt för mindre LLM:er som är beroende av hämtad kunskap. Forskningen visar också DDR:s överlägsna förmåga att anpassa datapreferenser mellan RAG-moduler, vilket ökar generationmodulens effektivitet vid informationsutvinning och minskar konflikter. Läs mer.

2. A Study on the Implementation Method of an Agent-Based Advanced RAG System Using Graph
   Publicerad: 2024-09-13
   Denna studie undersöker hur man förbättrar kunskapsbaserade QA-system genom att implementera ett avancerat RAG-system med grafteknologi, för att övervinna begränsningar i befintliga modeller. Forskningen adresserar brister som försämrad noggrannhet och oförmåga att integrera realtidsdata i traditionella RAG-system. Genom att använda LangGraph förbättras tillförlitligheten och syntesen av hämtad data för mer exakta svar. Artikeln innehåller detaljerade implementeringssteg och riktlinjer, vilket gör den till en praktisk resurs för att implementera avancerade RAG-system i företagsmiljöer. Detta tillvägagångssätt syftar till att förbättra kontextuell förståelse och minska partiskhet i RAG-svar.

3. Optimizing RAG Techniques for Automotive Industry PDF Chatbots: A Case Study with Locally Deployed Ollama Models
   Publicerad: 2024-08-12
   Artikeln presenterar en fallstudie om optimering av RAG-tekniker för offline PDF-chattbotar inom fordonsindustrin, med fokus på att implementera LLM:er i lokala miljöer med låg prestanda. Studien behandlar utmaningar vid bearbetning av komplexa branschspecifika dokument och förbättrar informationshämtning och genereringsförmåga. Den visar lyckad tillämpning av optimerade RAG-tekniker för att skapa effektiva och tillförlitliga chattbotar för industrimiljöer, och lyfter fram potentialen för förbättrad informationshantering i produktionen. Resultaten indikerar betydande förbättringar av chattbotarnas prestanda och användarnöjdhet genom skräddarsydda RAG-implementationer.